開いてみるとこんな画面が出てきます。
ストキャスティクスをTA-Libで実装してみた #QuantX
URL:QuantX Factory ホームページ
開いてみるとこんな画面が出てきます。
QuantX Factoryとは
ブラウザ上で動かせる、株式や仮想通貨などの売買ルール(アルゴリズム)の作成、販売ができるシステムトレードプラットフォームです。pythonというプログラミング言語を用いて動かします。
今回のゴール
ストキャスティクスの基礎を理解すること。
2種類のストキャスティクスをQuantX上で描画、売買シグナルを出すこと。
Ta-Libの扱いになれること。
現実的な取引を行うこと。
ファンダメンタル分析も少ししてみること
この5つが今回の目標です！
ストキャスティクスとは？
２種類のストキャスティクス
ストキャスティクスの計算方法
スローストキャスティクスの売買シグナル
買いサイン
売りサイン
コード記述の前に
今回はファンダメンタル分析もやっていこうと思います。
バフェット・コードというサイトでスクリーニングを行います。
10銘柄ほど選んでいきます。
今回やったこと
・PER×PBR≦10倍
・配当利回り(会予）≧2%
・ROA≧10%
コードの実装
コード解説
【1~3行目】ライブラリーのimport
talib pandas numpyをimportして使えるようにします。
talibはta pandasはpd numpyはnpとして今後扱っていきます。
【5~32行目】初期化 （トレードの基本設定）
初期化では、アルゴリズムで利用する市場（日本株等）、トレードする銘柄、利用する値（終値、高値など）を設定します。
6行目で初期化用の関数を定義
8行目でプログラムのログ出力を行うコード(バックテストを行うときに必要）
9行目以下にトレードの基本設定を行います。
10行目のtarget="jp.stock.daily"で日足の日本株のデータを使うことを宣言します。
11行目のchannels以下で実際にデータを入れていきます。
13行目で"symbols"と書かれてありますが,<>に銘柄のデータを入れます。
今回は14~23行目まで"jp.stock."銘柄番号"" で使用する銘柄のデータを入れています。 ストキャスティクス
入れた銘柄は先程スクリーニングした銘柄です。
データがない企業もありますので、バックテスト後エラーが起きた場合はここを見るといいと思います。
25行目に"columns"と書かれてありますが,<>に必要なデータ(終値など）を入れます。
今回はスローストキャスティクスに高値、安値、終値のデータが必要なので、これらのデータを入れます。
シグナル定義
【34~39行目】使用するデータ量の設定
35行目では売買シグナルを生成する関数の定義しています。
37~39行目では各銘柄の高値、安値、終値(株式分割調整後)のデータを取得します。今回、高値はhp、安値はlp、終値はcpとして定義しました。
データではたまに欠損値（値がNaNとなり、計算できない値）が含まれる場合があります。欠損値があると計算ができません。
そこで、fillna(method='ffill')を使うとNaNがあった場合に、さまざまな方法で自動的に補完をしてくれるようになります。
【42~45行目】データの容れ物を用意
今回スローストキャスティクスを計算する上で%Dとスロー%Dの値が必要なので、それらのデータの容れ物を作成します。 ストキャスティクス
そのデータを格納するための容れ物をDataFrameというオブジェクトを用い、作ります。
今回はSlow％K= %Dなので
・%DをslowK
・スロー%DをslowD
としています。
【47~54行目】TA-Libによる計算
配列の際データがうまく使えるように.values.astype(np.double)というメソッドを用いたコードを記述しています。別のデータを入れる場合にもこのメソッドは同様につけてください。（つけないと多分エラーが出ます） ストキャスティクス
TA-Libのドキュメントでスローストキャスティクスは終値と安値、高値、期間が必要だったので記述します。
すると計算結果が返り値として出てきます。
TA-Lib Documentation
【56~58行目】売買シグナルの定義
%Dとスロー%Dを日本の移動平均線の様に考え、%Dがスロー%Dを上抜けたらゴールデンクロスで買い、%Dがスロー％Dを下抜けたらデッドクロスで売り
(slowK > slowD) & (slowK.shift(1) < slowD.shift(1),(slowK < slowD) & (slowK.shift(1) >slowD.shift(1))で前日のslowK,ストキャスティクス slowDの値と比較しゴールデンクロス、デッドクロスでシグナルを出します。
ストキャスティクス
【強い上昇サインの探し方】
| 移動平均線 | ・短期線が長期線を垂直に近い角度で上に抜ける |
| MACD | ・MACD線がシグナル線を垂直に近い角度で上に抜ける ・ゼロラインよりも下に離れた場所でクロスする |
| ストキャスティクス | ・短期線が中期線を垂直に近い角度で上に抜ける ・ゼロに近い場所でクロスする |
ダマシに備えて損切り注文を出す
ダマシに備えて損切り注文を出しましょう。
どんなサインでも100％予測通りの値動きになるとは限りません。
他のインジケーターと組み合わせる
ひとつのサインだけで判断せずに、複数のインジケーターを組み合わせましょう。
サインの精度が高まり、予測の的中率があがります。
なれないうちは 分析をサポートするツールの利用がおすすめだわ。
クロスが発生するインジケーターと相性の良い組み合わせ
①移動平均線 と RCI
②MACD と ボリンジャーバンド
移動平均線とRCI
| 移動平均線 | RCI | |
| 上昇（買い）のサイン | ・ゴールデンクロスの発生 ・短期線が長期線を垂直に近い角度で上に抜けるほど強い | ・RCIが上昇し、-70を上に抜ける ・RCIが垂直に近い角度で上に抜けるほど強い |
| 下落（売り）のサイン | ・デッドクロスの発生 ・短期線が長期線を垂直に近い角度で下に抜けるほど強い | ・RCIが下落し、70を下に抜ける ・RCIが垂直に近い角度で下に抜けるほど強い |
MACDとボリンジャーバンド
| MACD | ボリンジャーバンド | |
| 上昇（買い）のサイン | ・ゴールデンクロスの発生 ・MACD線がシグナル線を垂直に近い角度で上に抜けるほど強い ・ゼロラインから下に離れた場所で発生するクロスほど強い | ・バンドが収縮している状態で、ローソク足が+2σを上に抜ける ・ローソク足が+2σを上に抜けた後のバンドの拡大が大きいほど強い |
| 下降（売り）のサイン | ・デッドクロスの発生 ・MACD線がシグナル線を垂直に近い角度で下に抜ける ・ゼロラインから上に離れた場所で発生するクロスほど強い | ・バンドが収縮している状態で、ローソク足が-2σを下に抜ける ・ローソク足が-2σを下に抜けた後のバンドの拡大が大きいほど強い |
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・複数のインジケーターを組み合わせれば予測の精度がアップする
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プラチナ市場調査分析とプラチナ投資のインサイトを提供する国際機関「World Platinum Investment Council（WPIC）」は、週刊レポート（2022/6/13号）を発表しました。
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このコラムの著者
日本貴金属マーケット協会（Japan Bullion Market Association 以下 JBMA）は貴金属マーケットの普及と振興に関する活動を行い、マーケットの発展と新たな未来を創造します。
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今回やったこと
・PER×PBR≦10倍
・配当利回り(会予）≧2%
・ROA≧10%
コードの実装
コード解説
【1~3行目】ライブラリーのimport
talib pandas numpyをimportして使えるようにします。
talibはta pandasはpd numpyはnpとして今後扱っていきます。
【5~32行目】初期化 （トレードの基本設定）
初期化では、アルゴリズムで利用する市場（日本株等）、トレードする銘柄、利用する値（終値、高値など）を設定します。
6行目で初期化用の関数を定義
8行目でプログラムのログ出力を行うコード(バックテストを行うときに必要）
9行目以下にトレードの基本設定を行います。
10行目のtarget="jp.stock.daily"で日足の日本株のデータを使うことを宣言します。
11行目のchannels以下で実際にデータを入れていきます。
13行目で"symbols"と書かれてありますが,<>に銘柄のデータを入れます。
今回は14~23行目まで"jp.stock."銘柄番号"" ストキャスティクス で使用する銘柄のデータを入れています。
入れた銘柄は先程スクリーニングした銘柄です。
データがない企業もありますので、バックテスト後エラーが起きた場合はここを見るといいと思います。
25行目に"columns"と書かれてありますが,<>に必要なデータ(終値など）を入れます。
今回はスローストキャスティクスに高値、安値、終値のデータが必要なので、これらのデータを入れます。
シグナル定義
【34~39行目】使用するデータ量の設定
35行目では売買シグナルを生成する関数の定義しています。
37~39行目では各銘柄の高値、安値、終値(株式分割調整後)のデータを取得します。今回、高値はhp、安値はlp、終値はcpとして定義しました。
データではたまに欠損値（値がNaNとなり、計算できない値）が含まれる場合があります。欠損値があると計算ができません。
そこで、fillna(method='ffill')を使うとNaNがあった場合に、さまざまな方法で自動的に補完をしてくれるようになります。
【42~45行目】データの容れ物を用意
今回スローストキャスティクスを計算する上で%Dとスロー%Dの値が必要なので、それらのデータの容れ物を作成します。
そのデータを格納するための容れ物をDataFrameというオブジェクトを用い、作ります。
今回はSlow％K= %Dなので
・%DをslowK
・スロー%DをslowD
としています。
【47~54行目】TA-Libによる計算
配列の際データがうまく使えるように.values.astype(np.double)ストキャスティクス というメソッドを用いたコードを記述しています。別のデータを入れる場合にもこのメソッドは同様につけてください。（つけないと多分エラーが出ます）
TA-Libのドキュメントでスローストキャスティクスは終値と安値、高値、期間が必要だったので記述します。
すると計算結果が返り値として出てきます。
TA-Lib Documentation
【56~58行目】売買シグナルの定義
%Dとスロー%Dを日本の移動平均線の様に考え、%Dがスロー%Dを上抜けたらゴールデンクロスで買い、%Dがスロー％Dを下抜けたらデッドクロスで売り
(slowK > slowD) & (slowK.shift(1) < slowD.shift(1),(slowK < slowD) & (slowK.shift(1) >slowD.shift(1))で前日のslowK,slowDの値と比較しゴールデンクロス、デッドクロスでシグナルを出します。
第7回 「ストキャスティクス」編
『MarketSpeed － 環境設定』画面にて、｢テクニカル｣のタブを選択してください。 「ノーマルストキャスティクス - ％K」の上で左クリックをして選択し、左上の「設定」ボタンをクリックしてください。『MarketSpeed －テクニカル詳細』が表示されます。計算期間の指定は分足1～99本、日足1～99日、週足1～99週、月足1～99月（ヵ月）の範囲で設定してください。「ノーマルストキャスティクス - ％D」の変更も同様です。
ストキャスティクスを使った売買タイミングの計り方
売買タイミングの計り方
ストキャスティクスのチャートの例
「ストキャスティクス」は長い上昇トレンドや下降トレンドが発生している時は70％以上や30％以下の売買サインが出ても「ダマシ」が多くなる傾向があります。そこで、自分なりに80％以上や20％以下、90％以上や10％以下まで待つといった確実性を高めることも必要です。
また、別の売買シグナルとして、下記の2つのシグナルも売買判断に用います。
(1)「％K」が「％D」を下から上に突き抜けると「買い」
(2)逆に、「％K」が「％D」を上から下に突き抜けると「売り」
下記のチャートをご覧いただくと、赤丸の部分は「％D」が25％以下で(1)の「％K」が「％D」を下から上に突き抜けた状態で、結果的に「ダマシ」ではなかった部分です。逆に青丸の部分は、「％D」が85％以上で(2)の「％K」が「％D」を上から下に突き抜けた状態で、結果的に「ダマシ」ではなかった部分です。
「ストキャスティクス」は「ダマシ」の多いテクニカル分析手法ですので、自分なりの使い方を見出す必要があります。例えば、先行性があるものの「ダマシ」の例も多い「ノーマルストキャスティクス」だけでなく、「ノーマルストキャスティクス」に比べてシグナルの出現が遅いものの、「ダマシ」が少ない「スローストキャスティクス」を併用して使うなど、この指標だけを見て判断をすることはできる限り避け、他の指標とうまく併用することで、自分なりの売買タイミングを見つけていくことが必要です。また、「ダマシ」であった場合に備えて、ロスカット等の自分なりの投資のルールを作り、それを守っていくことも、投資をおこなっていくうえでは非常に重要であるということも忘れないでください。
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